本文分享自華為雲社區《【華為雲Stack】【大架光臨】華為雲Stack新版解讀 第1期 | 構築行業雲底座，共創行業新價值-雲社區-華為雲》，作者：大架光臨。

随着數字化進程的不斷深入，政企客戶也将進入深度用雲的新階段，面向未來的跨越有兩個核心要素：

一是以雲原生的思維踐行雲原生，傳統的企業架構要快速實現應用現代化。首先，通過低代碼、零代碼的組裝式交付，讓應用的使用者也可以參與到應用開發中，實現“全民開發”，加速業務創新與孵化；其次，開發模式要從傳統的“瀑布式”開發到雲上數據驅動的DevOps，實現應用上線周期從月級到天級的跨越，讓應用開發和部署走向自動化；最後，要解決傳統單體應用的故障高發、單點安全等問題，需要向微服務/Serverless等服務化架構演進，從以前單純的運行時安全擴展到開發、運行、軟件供應鍊的全生命周期安全。

二是将人工智能融入行業的核心生産場景，推進企業主流程的智能化變革。傳統AI開發模式下，存在流程周期長、技術門檻高、算法精度差等挑戰，這也導緻了當前AI應用在企業的滲透率還不足10%。随着AI開發模式進入工業化，以及相關資産的持續沉澱，AI正在加速進入千行百業，預計到2025年AI滲透率可以達到86%。在華為雲600多個AI實踐項目中，其中30%的項目AI已經進入了核心生産系統，幫助客戶平均提升18%盈利能力。

華為雲Stack作為部署在政企客戶自有數據中心的全棧雲平台和雲服務解決方案，面向未來，我們緻力于為客戶打造安全可信、可持續進化的雲原生基礎設施，幫助企業更快、更全面地在雲上構建數字化核心能力，提升企業數字化韌性；我們将持續推出雲服務新品，沉澱場景化解決方案能力，為行業客戶和夥伴打造雲上創新的最佳平台。

新版本基于對政企用雲共性需求的理解，帶來了堅實基座、雲上創新、深耕行業三方面的重磅升級。

随着業務的全面“雲化”，安全可靠、可持續演進的雲基礎設施至關重要。華為雲Stack持續夯實基于雲原生架構的基礎設施能力。

首先，進一步提升了雲邊協同的能力，幫助客戶将智能延伸到邊緣，實現“中心 邊緣”的統一雲服務體驗，包括應用、數據、資源、管理等維度的高效協同，滿足應用在不同地域、不同組織層級下靈活部署要求。

在業務高可用方面，華為雲Stack具備從IaaS、PaaS、數據庫、大數據到AI等全棧雲服務高可用的能力。在非雲原生的場景，支持傳統應用無需改造和重構，就可實現同城雙活、異地容災的要求。

在傳統安全解決方案的基礎上，華為雲Stack全新打造了“1 7”的安全防護體系。“1”代表安全雲腦，将華為雲全球安全運營經驗沉澱下來，支持100多個安全處置預案，讓99%的安全事件分鐘級閉環；“7”代表7層安全防線，提供從物理安全、雲主機安全到數據安全等多層級防護。

目前AI應用最大的挑戰之一就是AI應用的碎片化，定制化、作坊式的開發模式導緻效率低下。華為雲Stack提供了ModelArts一站式AI使能平台，開啟AI工業化開發新模式。

基于MLOps技術，在用戶真實的業務場景下，通過流程化的、工作流式的封裝，向導式開發讓用戶用最小的成本把平台用起來，直接生成模型和應用，匹配業務場景。

AI Gallery是為AI場景打造的資産共享和交易的平台，支持在開發過程中沉澱的一系列算法、模型、應用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經沉澱了超過5000個模型資産，讓不懂專業技術的用戶也能實現AI應用的快速構建，讓AI在行業的落地更簡單。

盤古大模型基于“預訓練模型 微調”的模式，能夠進一步實現AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅動AI開發向工業化轉變。其中預訓練模型先基于海量數據進行預訓練，便可以直接适配多類通用場景，用戶僅需在此基礎上，基于極小的樣本進行數據微調和部署。開發周期能夠縮短到幾天，甚至幾個小時，并且模型的精度更高，魯棒性也更強。相對于傳統的作坊式開發，盤古大模型極大地降低了成本，同時具備更佳的性能。

• 城市智能中樞，将智能融入城市治理主場景：中國的智慧城市建設正在加速，城市治理需要“更智能”。過去，異常事件主要是依靠市民和網格員來發現和上報，及時性存在很大挑戰。智能中樞基于全域智能感知服務提供的城市AI算法，可以在第一時間發現環境監測、車輛違停等100多類異常場景。通過知識計算服務，可自動化分析民意訴求，快速輔助挖掘事件根因，準确識别老百姓“急-難-愁-盼”問題。基于RPA、NLP、OCR等技術提供智能機器人服務，讓事件立案、分撥和處置全部實現自動化。在深圳，基于華為雲Stack打造的城市智能中樞解決方案，福田區已經實現了由智能分撥替代人工分撥，每一單的處理效率從原來平均4分鐘提速到50秒，且準确率高達90%以上。
• 工業互聯網，釋放工業生産力新潛能：工業互聯網是新一代數字技術與工業領域深度融合的新型基礎設施。工業互聯網的建設，一方面要實現海量的設備互聯、狀态可視，另一方面要利用數據治理、人工智能的技術挖掘海量數據背後的價值，釋放工業生産力。華為雲Stack工業互聯網方案可提供業界領先的1個總部 N個工廠的分層分級的部署架構。企業可以在集團總部進行标準的制定，算法和應用開發，自動化遠程推送和部署到所有工廠。工業互聯網在端側可适配MQTT、ZigBee等上千種工業協議，滿足海量設備多樣化接入的需求。在中心側，利用工業大數據平台對IT和OT數據進行融合分析，通過工業智能中樞融合AI和工業知識，将人工經驗轉化為行業智能，實現在行業場景的規模應用和持續叠代優化。
• 盤古礦山大模型，将智能融入工業生産主流程：在煤礦開采過程中，安全生産是重中之重。比如主運輸皮帶跑偏、人員進入危險區域等都可能帶來安全隐患，在煤礦中類似的風險場景多達幾百個。傳統的AI開發方式，通常是一個場景定制一個AI模型，涉及大量人員深入參與數據準備、模型訓練、參數調優等開發過程，效果往往還不盡如人意。基于盤古礦山大模型，我們将海量樣本及礦山行業知識進行預訓練學習，大模型就如同一個接受了煤礦安全生産專業培訓的專家，一個大模型就可以快速覆蓋十幾類、上百個細分場景。從客戶實際的部署效果來看，主運皮帶異物識别精度高達98%，掘進動作規範識别準确率超過95%，切實解決了傳統工業生産過程中的痛點。

華為雲Stack堅持做行業智能化升級的同路人，面向政務、金融、交通、能源、制造等多個行業，已累計發布了30多個标準化的場景解決方案。

• 在金融機構，華為雲Stack推出了分布式新核心解決方案，幫助客戶基于分布式雲架構替代傳統的集中式架構，進行核心業務的改造，以獲得更敏捷、更可靠的能力。在2022年4月份，華為雲Stack支撐郵儲銀行的分布式核心系統全面投産上線，為全行6億多個人客戶提供日均20億筆的處理能力，聯機交易處理效率相對過去提升一倍，批處理效率提升33%。在2022年9月底的三季度結息中，新系統僅用了23分鐘就完成了原系統70分鐘才能完成的操作。
• 在财政體系，華為雲Stack基于微服務部署架構、DevOps開發流水線、應用集成與治理等應用現代化技術，打造财政一體化解決方案，幫助客戶構建财政中台，讓所有ISV基于統一流程和運行環境進行業務開發和部署，提升業務上線效率，降低運維成本，實現了橫向打通各個業務流程，縱向打通各級财政部門的預算管理一體化系統。近期，華為雲Stack聯合陝西、湖北和江蘇三省财政客戶輸出了财政數字化轉型過程中的相關實踐和經驗總結，并發布了《财政數字化最佳實踐白皮書》，共同推進财政數字化進程。
• 在礦山領域，華為雲Stack攜手陝煤集團紅柳林礦業，基于煤礦智能化參考架構，打造了行業首個礦山工業互聯網，将現場超過2600個設備、40個OT系統和10個IT系統的數據統一采集，日均處理量超1億條。利用工業物聯平台、工業大數據等技術，沉澱了超過100個設備模型和400個業務模型，形成行業知識庫和一套可視、可控、可管的智能化綜合管控平台，實現井下綜采面的“全息感知”，幫助客戶将智能化采煤率提升至97.7%，井下作業人數降低了47%，檢修效率提升30%。
• 在智慧城市，華為雲Stack推出城市數字孿生解決方案，緻力于打造城市數字孿生共性技術底座，全面賦能水利、環保、交通等行業場景創新，激發城市新活力。城市數字孿生解決方案主要由1個全要素聯接，2個核心引擎，3個建模産線組成。其中時空計算引擎可基于雲地圖服務幫助客戶聚合地圖數據和應用生态，提供高效、高精度的時空處理、分析、可視等一站式時空信息服務；城市智能中樞則基于全棧AI能力，實現城市運行數據的智能感知、分析和決策。

發布會上，華為雲Stack技術創新圖譜也首次亮相，展示了将用戶場景與業務訴求轉化為技術創新方案的全景。

在新一年的大架光臨專題也邀請到了華為雲Stack的架構師，為大家進行解讀，讓我們一起緊随深度用雲的步伐，感受技術創新的脈搏！

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